單目視覺位移在線監測系統的設計與實現

趙塵衍，徐亞明，張　濤

(1. 武漢大學測繪學院，湖北 武漢 430079； 2. 精密工程與工業測量國家測繪地理信息局重點實驗室，湖北 武漢 430079)

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單目視覺位移在線監測系統的設計與實現

趙塵衍1,2，徐亞明1,2，張濤1,2

(1. 武漢大學測繪學院，湖北 武漢 430079； 2. 精密工程與工業測量國家測繪地理信息局重點實驗室，湖北 武漢 430079)

摘要：系統采用紅外LED燈作為觀測目標，在相機感光元件前加裝紅外濾光片，以實現全天候觀測目標的準二值影像獲取。利用數字圖像處理技術實現了影像上觀測目標的高精度提取。測試結果表明，系統對5 m遠處目標的實時監測精度優于1 mm。

關鍵詞：紅外LED燈；全天候；數字圖像處理；實時監測

視覺測量技術具有實時性好、非接觸測量及數據采集、處理自動化程度高等優點，適用于現場實時檢測[1]。常見的視覺測量方法主要有單目視覺測量、雙目視覺測量、結構光視覺測量等[2]。結構光視覺測量受到光源的限制應用范圍較小，且標定困難。雙目視覺測量受到測量設備視場范圍的限制，測量范圍較小，應用并不廣泛。單目視覺測量使用單臺相機即可確定觀測目標的相對位置、姿態，結構簡單，相機標定方便。單目視覺測量基于攝像機數學模型建立空間目標特征點與圖像特征點之間的對應投影變換關系，從而確定目標特征點的位置信息，目前在航空航天、機器人導航、工業檢測等方面有著廣泛的應用[3]。

本文應用單目視覺測量技術確定觀測目標的二維位移，重點研究觀測目標的設計、相機改裝、相機標定技術、系統設計與實現等內容。

一、觀測目標設計及相機改裝

工業在線監測系統一般要求受周圍環境變化的影響小、數據處理速度快等，基于單目視覺原理的位移監測需要從影像上提取目標信息，自然光條件下的影像質量受制于周圍光線強度，且目標影像淹沒在背景影像中，后續的圖像處理復雜。為了使后續的圖像處理能快速而準確地測定觀測目標的幾何位置，專門設計了觀測目標，并對攝像機進行了改裝，得到了被測目標的清晰而突出的“準二值影像”。

1. 觀測目標設計

觀測目標的設計主要考慮到以下兩個指標：

1) 滿足室外全天候工作需要，不受環境光線影響。

2) 便于后續圖像處理順利進行特征提取。

綜合以上兩點，采用紅外LED燈作為觀測目標，功率1 W，波長850 nm，發光角度120°，為了增加冗余度并且起到初步確定影像比例尺的作用，在基座上安置了兩個相同的紅外LED燈，兩燈間隔50 mm。如圖1所示。

圖1　觀測目標

選用低功率、大發光角度圓形紅外LED燈作為特征點的主要原因為：

1) 易于同自然光照射下的其他物體區分開。

2) 控制發熱量，保證使用壽命。

3) 發光角度大，有效擴大監測范圍。

將紅外LED燈安裝在面板上，使用鋁合金外殼對其進行密封，以達到防水防塵防腐蝕的目的，同時便于觀測目標的安裝與固定。

2. 相機改裝

系統選用130萬像素、分辨率為1280×720像素的槍型網絡攝像機作為影像獲取單元，保證了成像的清晰度。相機鏡頭可進行替換，可根據觀測距離的遠近選用不同焦距的鏡頭，以控制獲取影像的比例尺。

為了得到“準二值影像”，方便后續圖像處理，在相機感光元件前加裝了紅外濾光片，如圖2所示。

圖2　改裝后的相機

二、相機標定技術

1. 相機鏡頭畸變改正

槍型網絡攝像機選配的是普通鏡頭，畸變差大，致使像點偏離其理想位置，嚴重影響像點的坐標質量。獲取了目標點的像方坐標之后必須進行畸變參數的校正，以獲取其真實位置。

選用高精度的棋盤格網作為檢校板，從各個方向獲取棋盤圖像并確保棋盤格圖像能遍布相機整個畫幅，以確保為求解這些圖像相對于相機的位置和相機的內參數提供足夠的信息，一般應使有效圖像多于20幅。

棋盤格圖像拍攝完畢后使用Matlab自帶的Camera Calibrator程序進行像機內參數和畸變參數的計算，最后通過以下公式解算得到像點經畸變改正后的坐標

(1)

式中，(x,y)為像點未經畸變改正的原始位置；

(xcorrected，ycorrected)為像點經校正后的新位置；k1、k2、k3為徑向畸變參數；p1、p2為切向畸變參數；r為向徑值[4]。在之后的操作中使用到的像點坐標均為經過畸變改正的坐標。

2. 仿射變換參數的確定

獲取了影像上的像點坐標之后，需要通過仿射變換將其轉化為物方空間的二維坐標。仿射變換的數學模型為

(2)

式中，a0、a1、a2、b0、b1、b2為仿射變換參數；(X,Y)為物方點坐標。

為了確定仿射變換參數，以尺寸為500mm×500mm的鋼板作為標定板，在標定板上安置5個紅外LED燈，如圖3所示。標定板上5個紅外LED燈的中心位置坐標已精確確定。

圖3　標定板

實際應用時，將標定板安放在觀測目標處的位移平面內，通過攝像機獲取標定板的影像，從影像上提取5個紅外LED燈的像方坐標，根據仿射變換公式解求仿射變換參數，作為后續將像點坐標轉化為物方坐標的變化參數。

三、系統設計

1. 硬件系統設計

硬件系統設計如圖4所示。

圖4　硬件系統設計

硬件系統分為采集端和控制端兩部分，二者之間通過有線網絡進行連接，以保證數據傳輸的速度和穩定性。

(1) 采集端

采集端的任務是自動采集觀測目標的清晰影像，并實時發送到服務器進行圖像處理，以得到觀測目標的位置信息。

單臺相機與觀測目標構成采集子系統，觀測目標安置在需要進行位移監測的點位上，相機安置在穩定位置。采集端的控制箱與需要控制的采集子系統之間的距離不宜過遠。控制箱中除安裝交換機、電源外，再配備一臺UPS電源，防止斷電導致采集子系統停止工作。

(2) 控制端

控制端的任務是向采集端發送指令，控制采集端的采樣間隔，獲取各個采集子系統的影像，并進行圖像處理得到各監測點觀測目標的物方坐標信息，以對各監測點的位移情況進行分析。

主交換機匯集采集端控制箱的數據并轉發給服務器。

服務器上運行數據采集處理軟件，控制采集端進行圖像自動采集、分析并完成觀測目標位置的自動測量，數據處理結果自動入庫。

2. 軟件系統設計

軟件系統使用VisualStudio集成開發環境開發，界面部分使用C#語言編寫，圖像處理算法使用C++語言與OpenCV計算機視覺庫實現，并使用SQLite數據庫對測量結果進行管理。

軟件系統主要功能如圖5所示。

圖5　軟件系統主要功能

3. 作業流程

首先由服務器向相機發送抓圖指令，獲取相機返回的圖像并暫存在服務器內存中；再對圖像進行處理，獲取觀測目標的實時位置；最后將每次獲取的觀測目標坐標與之前的測量結果進行對比，得到觀測目標的位移情況。

圖像處理流程如圖6所示。

圖6　圓心定位處理流程

首先載入圖像，將其顏色空間從RGB轉換為GRAY，即轉換為灰度圖像，再基于Canny算子進行目標邊緣檢測。

利用Canny算子從圖像中檢索邊緣輪廓點，并將邊緣點像素坐標存儲到邊緣輪廓序列中。若一個邊緣輪廓序列中的像素點個數大于6，則對橢圓進行擬合。

擬合出的橢圓可能不僅包含觀測目標特征，還包含其他噪聲干擾，因此需要對目標特征進行約束。對橢圓的寬度和高度設置閾值進行限定，查找出有效的觀測目標輪廓。

擬合出正確的觀測目標輪廓后對圓心采用最小二乘法作最佳擬合，進行圓心定位。觀測目標原始圖像及最后得到的邊緣檢測和圓心擬合圖像如圖7、圖8所示。

圖7　特征點原始圖像

每次測量依次抓取10張相片，相當于10次重復觀測。對提取到的兩個圓心間的物方距離計算測量中誤差，判斷圖像處理結果是否合格。

圖8　邊緣檢測、圓心擬合圖像

四、精度測試

為了對本系統的測量精度進行評定，在室外搭建試驗平臺進行測試。將觀測目標安置在由高精度步進機控制的移動檢測臺上，在正對觀測目標5m遠且穩定處安置相機，選擇焦距為25mm的鏡頭并進行鏡頭畸變改正、仿射變換參數確定等操作。

檢測臺分別由初始位置向左、向右各移動10、50、100mm，將移動量作為理論值，在每個位置采集圖像并進行數據處理，測量所得結果與檢測臺的移動量進行比較，見表1。

表1　精度評定測試結果

表1中X方向代表水平方向，Y方向代表豎直方向。從測量值與檢測臺移動量的差值可以看出，點位測量誤差均在1mm以內。

五、結束語

本文利用單目視覺測量原理設計并實現了位移在線監測系統，研制了適合全天候、復雜背景環境下使用的觀測目標， 在相機的感光元件前安置紅外濾

光片，保證了采集的影像為準二值影像，極大地方便了后續圖像處理。

系統具有投入成本低、硬件平臺搭建簡單、監測點數量擴展方便、圖像處理效率高等特點，可實時高精度監測目標點位的位移情況，能應用于工程和工業領域進行二維位移在線監測的項目中。

參考文獻：

[1]何森, 侯宏錄, 王堯. 標定飛機舵面角位移的雙圓靶單目視覺方法[J]. 兵工學報, 2007, 28(7): 889-892.

[2]尹英杰, 徐德, 張正濤, 等. 基于單目視覺的平面測量[J]. 電子測量與儀器學報, 2013, 27(4): 347-352.

[3]馮春. 基于單目視覺的目標識別與定位研究[D]. 南京:南京航空航天大學, 2013.

[4]BRADSKIG,KAEHLERA. 學習OpenCV[M]. 北京:清華大學出版社, 2009.

[5]徐亞明, 束進芳, 安動動. 自適應閾值激光光斑中心定位方法研究[J]. 城市勘測, 2014(4): 5-7

[6]郭寶云,李彩林,黃榮永. 附約束條件的零件輪廓線的多特征提取[J]. 測繪學報,2015,44(1):46-51.

[7]賀磊,韓旭,陸曉勇. 地鐵盾構隧道斷面測量數據的處理研究[J]. 測繪通報,2015(6):79-81.

[8]趙炯, 朱海濤, 屈劍平, 等. 基于OpenCV的圓心定位在地鐵隧道變形監測中的應用[J]. 傳感器與微系統, 2013, 32(11): 139-141.

[9]易學峰. 單反數碼像機精密位移測量研究[D]. 武漢：武漢大學, 2009.

[10]黃聲享, 尹暉, 蔣征. 變形監測數據處理[M]. 2版. 武漢:武漢大學出版社, 2010.

[11]何小元, 衡偉, 高衛. 遠距離、高精度二維動態位移測量[J]. 實驗力學, 1996, 11(4): 468-472.

[12]鄭順義,孫明偉. 基于物體成像輪廓的視覺測量與重建[J]. 測繪學報,2006,35(4)：353-357.

[13]費璟昊,李俊杰,李輝,等. 利用圖像處理實現隧洞斷面測量[J]. 測繪通報,2002(1)：21-22.

[14]王小俊,劉旭敏,關永. 基于改進Canny算子的圖像邊緣檢測算法[J]. 計算機工程,2012(14)：196-198.

[15]胡建軍, 趙文光, 文銀平, 等. 用圖像處理技術進行結構動態位移監測的研究[J]. 華中科技大學學報(城市科學版), 2002, 19(4): 34-37.

Design and Implementation of Monocular Visual On-line Displacement Monitoring System

ZHAO Chenyan,XU Yaming,ZHANG Tao

收稿日期：2016-04-06； 修回日期： 2016-04-14

作者簡介：趙塵衍(1990—)，男，碩士生，研究方向為精密工程測量。E-mail：4716355@qq.com

中圖分類號：P208

文獻標識碼：B

文章編號：0494-0911(2016)06-0121-04

引文格式： 趙塵衍，徐亞明，張濤. 單目視覺位移在線監測系統的設計與實現[J].測繪通報，2016(6)：121-124.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0206.